面向学术社区的专家推荐模型

摘要：

在学术社区提供的服务中,对于研究者特别是青年研究者来说,专家推荐是一个必不可少的部分.目前提供学术信息服务的所有中文搜索引擎中,都没有提供用户感兴趣的专家推荐服务.因此,提出了一个面向学术社区的专家推荐模型.使用改进的H参数对学者n年时间内发表的论文成果进行量化,获取专家列表；使用概率主题模型从作者发表的论文中提取主题向量作为学者的研究方向；根据矩阵奇异值分解对构建的词项-文档矩阵进行降维,进而生成词项-词项关系矩阵,实现对搜索关键词的查询扩展,并计算查询扩展向量与作者主题向量之间的相关度,根据相关度大小进行排序推荐.在SCHOLAT(学者网)数据集上验证模型的有效性,实验结果表明提出的模型达到了预期的效果.

关键词：学术专家推荐、H参数、概率主题模型、查询扩展

所属期刊栏目：7

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60970044;广东省科技计划资助项目2010B010600031;广州市科技计划资助项目2010J-D00511

在线出版日期：2013-03-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：365-369